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4 RECHERCHE ET DÉVELOPPEMENT, L’UMR STMS
SUPERVP
■ Descriptif
SuperVP (Super Vocodeur de Phase) est une bibliothèque et
un exécutable pour le traitement, la transformation et l’analyse
des sons en temps différé et en temps réel. SuperVP est
basé sur une implémentation du vocodeur de phase étendu,
utilisant en interne une représentation temps fréquence
du son. SuperVP permet un ensemble important d’effets
de transformation de sons avec une très haute qualité.
Les transformations accessibles sont dilatation/compression
temporelle, transposition avec et sans préservation du
timbre, filtrage, synthèse croisée, séparation et remixage
des composantes transitoires, bruitées et sinusoïdales,
traitements et réassemblages des composantes sources et
filtres du son, débruitage, etc. La bibliothèque donne accès
à un très grand nombre de paramètres permettant ainsi le
contrôle précis des algorithmes et résultats obtenus. Le
moteur de calcul a été étendu afin d’optimiser le traitement
de la parole et la transformation/préservation des transitoires.
La bibliothèque permet aussi un nombre important
d’analyses, notamment le calcul du spectrogramme standard
et réassigné, plusieurs algorithmes d’estimation de
l’enveloppe spectrale, de la fréquence fondamentale et des
régions temps fréquence à caractère transitoire. La bibliothèque
est optimisée en utilisant notamment le calcul vectoriel
SIMD. Toutes les fonctionnalités de la bibliothèque sont
accessibles dans un exécutable de type ligne de commande.
■ Principales fonctions réalisées
Le développement de SuperVP en 2011 a été influencé, en
grande partie, par les problèmes liés au développement des
traitements modulaires dans les objets svpx pour Max/MSP.
L’utilisation de la bibliothèque dans différentes configurations
pour lesquelles les transformations sont effectuées de
façon différente, nous a demandé d’améliorer la cohérence
entre les configurations possibles.
La liste suivante résume les fonctionnalités qui ont été ajoutées
à la bibliothèque :
• l’analyse et la transformation des paramètres du pulse
glottique de la voix ont été améliorées et finalisées.
L’analyse intègre maintenant un lissage basé sur l’algorithme
viterbi ;
• un nouveau module filtre permettant la conversion de
la voix utilisant un modèle statistique type GMM a été
implémenté ;
• la détection des transitions dans le signal sonore a été
améliorée en y intégrant une extension pour la détection
des débuts des notes harmonique avec transition lente ;
• L’enveloppe spectrale peut maintenant être sortie en
représentation LSF.
IRCAM – RAPPORT D’ACTIVITÉ 2011
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